AI로 산사태 탐지, 재난 대응 강화

연구진이 인공지능(AI)을 활용해 산사태를 감지하고 재난 대응을 집중하는 방법을 개발했습니다. 2024년 4월 3일, 대만에서 25년 만에 가장 강력한 규모 7.4 지진이 발생해 동부 해안을 강타했습니다. 엄격한 건축법 덕분에 대부분의 건물은 무사했지만, 산악지역과 원격 마을들은 산사태로 인해 큰 피해를 입었습니다. 재난이 큰 규모와 접근이 어려운 지역을 영향을 미칠 때, 응답자들은 종종 위성 이미지를 이용해 피해 지역을 파악하고 구호 활동을 우선 순위화합니다. 그러나 위성 이미지를 눈으로 직접 분석하는 것은 시간이 많이 소요된다는 점이 문제입니다. 캠브리지 지구과학부와 지리학부에 공동으로 재직 중인 로렌초 나바(Lorenzo Nava)는 "재난 이후 시간이 중요하다"며, AI를 사용해 대만 지진 후 3시간 이내에 위성 이미지를 분석하여 7,000여 개의 산사태를 식별해냈습니다. 나바는 이후 국제 연구팀과 함께 AI 기법을 개발하고 있습니다. 이들은 구름을 뚫고 밤에도 이미지를 얻을 수 있는 위성 기술을 활용해 AI의 산사태 감지 능력을 향상시키고자 합니다. 산사태는大地震或强降雨等主要灾害触发的，但人类活动如砍伐森林和在不稳定斜坡上建设也会加剧其影响。在某些环境中，它们还可能引发额外的灾害，例如快速移动的泥石流或严重洪水，从而加重破坏性。 나바의 연구는 캠브리지에서 진행 중인 더 큰 노력의 일부입니다. 자연재해 전문가인 지리학부와 지구과학부 교수 맥심일리안 반 위크 데 베리스(Maximillian Van Wyk de Vries)가 이끄는 CoMHaz 그룹은 위성 이미지, 컴퓨터 모델링, 현장 조사를 통해 산사태의 위치, 원인, 그리고 발생 예측을 이해하고자 합니다. 그들은 또한 커뮤니티와 협력해 산사태 인식을 높이는 작업을 진행하고 있습니다. 네팔에서는 나바와 반 위크 데 베리스가 현지 과학자들과 기후 및 재난 회복력 컨소시엄(Climate and Disaster Resilience in Nepal, CDRIN)과 함께 부트발(Butwal) 지역의 조기 경보 시스템을 시험했습니다. 부트발은 거대한 불안정한 사면 아래에 위치해 있어 산사태 위험이 높습니다. AI의 산사태 감지 성능 향상을 위해 나바는 광학 이미지와 레이다 데이터 두 가지 유형의 위성 이미지를 사용해 AI를 훈련시키고 있습니다. 광학 이미지는 지표면을 시각적으로 나타내지만, 레이다 이미지는 구름을 뚫고 밤에도 이미지를 획득할 수 있어 날씨 조건이 좋지 않은 상황에서도 산사태를 정확히 감지할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 레이다 이미지는 회색조로 표면 특성을 대비시키고 지형 특징이 왜곡될 수 있어 해석이 어려울 수 있습니다. 이러한 한계 때문에 레이다 데이터는 AI의 도움을 받아 특징을 추출하기에 적합합니다. 2024년 대만 지진 이후 나바의 시험은 큰 약속을 보였습니다. 수천 개의 산사태를 구름 아래에서 찾아냈지만, 나바는 모델의 정확성과 투명성을 개선해야 함을 인정합니다. "주로 결정을 내리는 사람들이 알고리즘을 개발한 사람이 아닐 때가 많다. AI는 때때로 검은 상자처럼 느껴질 수 있다. 내부 논리가 항상 투명하지 않아 사용자가 결과에 대해 주저할 수 있다"라고 나바는 설명했습니다. "고위험 시나리오인 재난 대응에서 AI 생성 결과에 대한 신뢰가 중요하다. 이 도전 과제를 통해 모델의 의사결정 과정을 투명하게 하여 현장의 결정자들이 신속하고 자신감 있게 행동할 수 있도록 하고자 한다." 최근 이탈리아의 유럽우주국(European Space Agency, ESA) 지구관측센터에서 개최된 워킹그룹 회의에서 연구진들은 이 모델을 개선하기 위한 데이터 과학 도전 과제를 시작했습니다. "우리는 이를 공개하고, 더 넓은 코딩 커뮤니티의 도움을 찾고 있다"고 나바는 말했습니다. 모델의 기능 개선뿐만 아니라, 나바는 모델의 판단 과정을 설명하는 기능도 포함하려고 합니다. 예를 들어, 산사태 가능성이 포함된 이미지를 보여주는 지도 같은 시각화 자료를 제공하여 최종 사용자가 출력을 이해하고 평가할 수 있도록 할 계획입니다. "재난 대응과 같은 고위험 시나리오에서 AI 생성 결과에 대한 신뢰가 핵심이다. 이번 도전 과제를 통해 우리는 모델의 결정 과정을 투명하게 만들어 현장에서의 신속하고 확신에 찬 행동을 지원할 것이다." 전문가들은 나바의 연구가 재난 대응과 예방에 중요한 역할을 할 것으로 평가하고 있습니다. 캠브리지 대학은 자연재해 분야에서 선두를 달리는 기관으로 알려져 있으며, 이 연구는 유럽우주국(ESA), 세계기상기구(World Meteorological Organization, WMO), 국제통신연합의 AI for Good 재단, AI 솔루션을 통한 자연재해 회복력 글로벌 이니셔티브와의 협력을 통해 더욱 발전할 것으로 기대됩니다.